企业官网建设流程全解析

网站视频下载windows,现在开网站做微商赚钱吗,去哪找做网站的客户,乐清女孩文章通过茶叶销售AI Agent案例#xff0c;详细拆解了AI产品设计的四大核心步骤#xff1a;意图识别、槽位填充与逻辑拦截、策略路由和RAG检索。强调AI产品力不在于模型本身#xff0c;而在于产品经理能否将抽象业务逻辑转化为机器可执行的链路。大模型仅负责语义理解和话术生…文章通过茶叶销售AI Agent案例详细拆解了AI产品设计的四大核心步骤意图识别、槽位填充与逻辑拦截、策略路由和RAG检索。强调AI产品力不在于模型本身而在于产品经理能否将抽象业务逻辑转化为机器可执行的链路。大模型仅负责语义理解和话术生成而决定AI如何工作的是产品经理预设的业务规则和工作流。技术能力是下限业务逻辑设计才是产品经理的上限。最近总有朋友问我做AI产品经理是不是只要会写Prompt就行了我的回答通常很直接如果你只想做个玩具行。但如果你想做个能落地的商业产品差得远了。这两天为了说清楚这个问题我拆解了一个最常见的业务场景——售前咨询AI Agent。很多人看AI Agent觉得它像魔法。用户问一句AI回一句事儿就办了。但在我们产品经理眼里这里面没有魔法只有逻辑。先来看个真实的对话场景用户问“你们家茶叶怎么卖”AI没有直接甩出一张价格表而是反问了一句“请问你是送人还是自己喝”注意关键点来了。AI为什么不直接回答它为什么要追问在普通用户眼里这叫“智能”。但在产品经理眼里这叫“槽位缺失”。这背后其实是一套严密的业务工作流。如果不懂这套流程你根本做不出好的AI产品。我把它拆解成了四个核心步骤。第一步意图识别听懂人话当用户扔出一句“怎么卖”的时候大模型首先要做的不是回答而是分类。我在Prompt里会明确告诉模型你的首要任务是识别用户的意图类型。是投诉是闲聊还是询价在这个场景里模型精准地输出了一个标签【询价】。第二步槽位填充与逻辑拦截别让AI瞎猜这是大多数“手搓”Agent最容易翻车的地方。拿到了【询价】意图很多新手PM的设计逻辑是直接调用知识库把价格扔出去。但是在这个业务场景里我们的业务逻辑是不可以直接报价。因为茶叶这东西非标品属性极强。送礼要面子包装贵自用要里子性价比。所以系统会触发一个判断逻辑检查【用途】这个变量槽位。此时变量为空。系统逻辑是拦截回答强制追问。于是系统下达的任务指令告诉模型“向用户发起追问填补【用途】槽位。”这才有了那句“请问是送人还是自己喝”你看这哪里是AI自己在思考这全是产品经理预设好的业务规则。第三步策略路由看人下菜碟当用户回复“送人”后模型捕捉到了关键信息把【用途】这个槽位填上了“送礼”。就进入了策略路由环节我在后台预设了两个策略分支高端礼盒策略如果用途送礼只筛选价格≥500元、包装精美的SKU。性价比策略如果用途自用筛选经济实惠、口碑好的SKU。系统识别到“送礼”自动走高端礼盒策略。这一步考验的不是技术而是对商业场景的理解。第四步RAG检索调兵遣将意图清楚了询价策略也定好了找贵的。这时候——调用知识库RAG。系统带着“高端礼盒”、“价格≥500元”这些筛选条件去向量数据库里检索。最终抓回来两条结果金骏眉礼盒500元有货。大红袍礼盒800元有货。最后进行上下文组装把用户的原始问题、检索到的结果、系统的提示词组装在一起由模型生成最终回复。所谓AI产品力到底是什么拆解完这个Case你发现了吗在这个过程中大模型LLM起到了什么作用它负责理解语义听懂负责生成话术会说。但是决定怎么听、说什么、按什么流程走的是那个设计工作流的人——也就是你。很多想转行AI产品经理的人沉迷于研究各种酷炫的模型参数、上下文窗口。别偏了。模型能力确实重要但那是由技术团队保障的下限。你能否将抽象的业务逻辑拆解成机器可执行的“意图-槽位-路由-检索”链路才是作为产品经理的上限。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】